远程服务器安装Anaconda及搭建pytorch环境

帅凡吼

已于 2023-11-24 12:11:28 修改

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文章标签： pytorch linux 深度学习服务器 conda

于 2023-05-09 21:06:47 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_46152838/article/details/130587583

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本文详细介绍了如何在Linux系统中安装Anaconda，并更改其默认安装路径。接着，讲述了如何在Anaconda环境下创建并管理Python虚拟环境，特别是针对Pytorch的安装，包括选择合适的CUDA版本，以及如何验证Pytorch是否安装成功和GPU是否可用。最后，提到了conda环境的迁移方法。

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一、Anaconda安装

首先进入官网：https://www.anaconda.com/download ，下载Linux系统下对应版本的Anaconda。

在这里插入图片描述

下载完之后会得到一个Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64.sh文件
2. 开始安装Anaconda
在Linux里面.sh文件是可执行的脚本文件，需要用命令bash来进行安装。

bash Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64.sh

一直按Enter继续，接受许可条款。
在这里插入图片描述
由于我是将固态硬盘挂载在/home/hyf/mnt目录下的，因此我也希望我的anaconda3也是安装在该目录下。
**注意：**这里我们要更换anaconda3的默认安装路径，需要切换到root权限下进行，否则后续会出现权限不够的错误。
在这里插入图片描述

验证是否安装成功

source ~/.bashrc
conda -V     #查看conda版本
conda info --envs   #查看conda环境

二、Pytorch环境搭建

创建python虚拟环境
如果前面更改了anaconda3的默认安装位置，在创建conda虚拟环境时如希望虚拟环境位置也随之更换，也需要切换到root权限

conda create -n hyf_pytorch python=3.8

若需删除虚拟环境执行以下命令：

conda remove -n pytorch_env(虚拟环境名称)  --all

安装pytorch

（1）首先需要进入创建的虚拟环境

conda activate hyf_torch(虚拟环境名称)

ps：如果需要退出虚拟环境

conda deactivate

（2）下载cuda对应版本的pytorch
通过nvidia-smi（或者nvcc -V）命令确认服务器所使用的cuda版本
在这里插入图片描述
进入官网下载CUDA 11.7版本对应的pytorch，可以在官网中（https://pytorch.org/）查找下载命令

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia

测试pytorch是否安装成功

python  #进入python
import torch #若不报错则表示安装成功
print(torch.cuda.is_available()) #查看GPU是否可用

补充：conda环境如何迁移

(my_env) conda env export > environment.yml
# 待迁移节点
 conda env create -f environment.yml